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Enregistrement W2587649778 · doi:10.1377/hlthaff.2016.0683

Longer Periods Of Hospice Service Associated With Lower End-Of-Life Spending In Regions With High Expenditures

2017· article· en· W2587649778 sur OpenAlexaff
Shi‐Yi Wang, Sylvia H. Hsu, Siwan Huang, Pamela R. Soulos, Cary P. Gross

Notice bibliographique

RevueHealth Affairs · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésService (business)ReferralMedicineGeographic variationDemographyVariation (astronomy)GerontologyEnd-of-life careBusinessEnvironmental healthPalliative careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hospice use is expected to decrease end-of-life expenditures, yet evidence for its financial impact remains inconclusive. One potential explanation is that the use of hospice may produce differential cost-savings effects by region because of geographic variation in end-of-life spending patterns. We examined 103,745 elderly Medicare fee-for-service beneficiaries in the Surveillance, Epidemiology, and End Results Program Medicare database who died from cancer in 2004-11. We created quintiles by the adjusted mean end-of-life expenditures per hospital referral region (HRR), and we examined HRR-level variation in the association between length of hospice service and expenditures across quintiles. Longer periods of hospice service were associated with decreased end-of-life expenditures for patients residing in regions with high average expenditures but not for those in regions with low average expenditures. Hospice use accounted for 8 percent of the expenditure variation between the highest and the lowest spending quintiles, which demonstrates the powers and limitations of hospice use for saving on costs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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